• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.195-198
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• 2015

최근 TV 서비스의 가입자 및 TV 프로그램 콘텐츠의 급격한 증가에 따라 빅데이터 처리에 적합한 추천 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 사용자들의 간접 평가 데이터 기반의 추천 시스템 디자인 시, 누적된 사용자의 과거 이용내역 데이터를 저장하지 않고 새로 생성된 사용자 이용내역 데이터를 학습하는 효율적인 알고리즘이면서, 시간 흐름에 따라 사용자들의 선호도 변화 및 TV 프로그램 스케줄 변화의 추적이 가능한 토픽 모델링 기반의 알고리즘을 제안한다. 빅데이터 처리를 위해서는 분산처리 형태의 알고리즘을 피할 수 없는데, 기존의 연구들 중 토픽 모델링 기반의 추론 알고리즘의 병렬분산처리 과정 중에 핵심이 되는 부분은 많은 데이터를 여러 대의 기계에 나누어 병렬분산 학습하면서 전역변수 데이터를 동기화하는 부분이다. 그런데, 이러한 전역데이터 동기화 기술에 있어, 여러 대의 컴퓨터를 병렬분산처리하기위한 하둡 기반의 시스템 및 서버-클라이언트간의 중재, 고장 감내 시스템 등을 모두 고려한 알고리즘들이 제안되어 왔으나, 네트워크 대역폭 한계로 인해 데이터 증가에 따른 동기화 시간 지연은 피할 수 없는 부분이다. 이에, 본 논문에서는 빅데이터 처리를 위해 사용자들을 클러스터링하고, 클러스터별 제안 알고리즘으로 전역데이터 동기화를 수행한 것과 지역 데이터를 활용하여 추론 연산한 결과, 클러스터별 지역별 TV프로그램 시청 토큰 별 은닉토픽 할당 테이블을 유지할 때 추천 성능이 더욱 향상되어 나오는 결과를 확인하여, 제안된 구조의 추천 시스템 디자인의 효율성과 합리성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.289-292
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• 2005

본 논문에서는 클러스터링과 뉴로-퍼지 모델링을 동시에 실시하는 학습 기법을 제안하였다. 클러스터링을 이용하여 뉴로-퍼지 모델링을 실시하는 일반적인 경우, 클러스터링 학습을 실시한 후 학습된 파라미터를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파라미터로 설정하고 모델을 다시 학습하는 방법을 취한다. 즉 클러스터링에서 클러스터의 수를 구하고 파라미터를 최적화함으로써 초기 구조동정과 파라미터 동정을 실시하며 이를 다시 뉴로-퍼지 모델에서 세부적인 파라미터 동정을 실시하는 것이다. 또한 모델에서의 학습은 출력데이터의 오차를 이용한 오차미분기반 학습으로 전제부 소속함수 파라미터를 수정하는 방법을 이용한다. 이 경우 클러스터링의 영향과 모델의 영향이 각각 별개로 고려될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링을 전제부 소속함수로 부여하고 클러스터링의 학습에 뉴로-퍼지 모델을 이용하면서 또한 모델의 학습에 클러스터링을 직접 적용하는 클러스터링 기반 뉴로-퍼지 모델링을 제안하였으며 이 경우 클러스터링의 학습과 모델의 학습이 동시에 이루어지며 뉴로-퍼지 모델에서 클러스터링의 효과를 직접적으로 확인할 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.307-309
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• 2004

객체 관련 표준화 기구인 OMG 가 UML 을 산업 표준으로 채택한 이후, VML 은 산업계나 학계에서 널리 사용하게 되었다. 그래서, UML은 각종 과제나 프로젝트를 수행할 때 청사진을 제공하는 대표적인 모델링 언어로 자리매김하게 되었다 UML을 사용한 경험이 증가하고, 소프트웨어 모델링의 문제를 알게 됨에 따라, UML에 대한 새로운 요구 사항 나왔고, 개정판으로 UML 2.0이 발표되었다. 그러나 UML 2.0을 사용한 범용 프로세스의 명세가 부족하고, 다이어그램에 대한 지침도 부족하다. 본 논문에서는 UML 2.0에서 사용할 수 있는 범용 프로세스를 제시하고, 각 프로세스에서 필요한 주요 다이어그램에 대한 핵심 지침을 제안하겠다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.135-138
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• 1998

본 논문에서는 트리 기반 모델링 기법 중 하나인 CART(Classification And Regression Trees) 방법을 이용하여, 운율구 추출, 운율구 사이의 휴지 기간, 음소 지속 시간을 모델링 하고자 한다. 총 400문장(약 33분)의 코퍼스를 수집한 후, 그 중 240문장(약 20분)을 이용하여 결정 트리와 회귀 트리를 학습시키고 160문장(약 13분)에 대해 실험하였다. 운율구 경계를 결정하는 결정 트리의 오류율은 14.6%이었고, 운율구 사이의 휴지 기간과 음소 지속 시간을 예측하는 회귀 트리들의 평균 제곱 오류근(RMSE)이 각각 132.61msec, 21.97msec이었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.280-281
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• 2011

특징형상기반 다중해상도 모델링 기법은 컴퓨터 그래픽스의 응용분야인 컴퓨터 응용 설계, 해석, 가상생산과 같은 분야에 주목을 받고 있는 새로운 기술이다. 다중해상도 모델을 제공하기 위하여 특징형상을 재배열할 필요가 있는데 이 경우 빼기 더하기 집합연산의 순서가 달라지면 최종형상이 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 특징형상 모델링 연혁을 고려한 선택적 집합 연산을 개발하였다. 이 작업을 적용하면 최종형상뿐만 아니라 합리저긴 중간단계의 다중해상도 모델도 생성할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.210-213
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• 2011

프로덕트 라인 공학에서 프로덕트 라인 아키텍처는 가장 중요한 산출물 중에 하나이다. 지금까지 여러 프로덕트 라인 방법론들에서는 프로덕트 라인 아키텍처를 모델링 하기 위한 아키텍처 기술 언어를 제안하여 왔다. 하지만, 이들 아키텍처 기술 언어는 유사한 개념을 상이한 표기법으로 정의함으로써, 서로 다른 아키텍처 기술 언어로 표기된 모델 간에 호환성이 떨어지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 사실상 표준으로 자리잡고 있는 UML (Unified Modeling Language)를 이용하여 프로덕트 라인 아키텍처를 모델링하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.415-416
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• 2015

기존에 활용되고 있는 Flowchart와 프로세스를 설명하는데 활용되는 노드 모형을 선정하여 8종의 기본 노드를 구성하고, 이를 기반으로 생산 공정의 프로세스 모델링 방법론을 제시한다. 이는 사용자의 활용성과 모델링 툴의 경량화에 기여한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.1673-1676
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• 2002

본 논문에서는 UML을 이용하여 W3C XML Schema를 설계하기 위한 XML 모델링 방법으로 UML을 이용한 3단계 XML 모델링 방법을 제안한다. 이 방법에서 개념적 단계는 UML 클래스 표기법 사용으로 표현하고 논리적 단계는 UML 스테레오타입의 set를 사용하여 표현하며 물리적 단계는 XML schema를 표현한다. 아울러 교환되는 XML 데이터를 효율적으로 저장하기 위하여 관계형 데이터베이스 스키마 설계를 위한 통합 설계 방법론 제안한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.187-190
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• 2003

태백산 광화대는 1960년대부터 광물자원에 대한 조사 및 개발이 활발하게 이루어지고 있는 지역으로 지질관련 자료들이 많이 축적되어 있으므로 자료의 이용이 용이하고 예측 모델링을 적용한 결과와 기존 결과의 비교가 가능한 지역이다. 본 연구에서는 태백산 광화대 지역의 금속광상의 부존가능지역 예측을 위하여 지화학 자료를 이용하여 주제도를 작성하였다. 부존가능지역 예측을 위하여 사용한 기법은 GIS 기반의 예측 기법 중하나인 Weights of Evidence 모델링 기법으로 연구지역에 시범 적용함으로써 국내 환경에의 적용 가능성을 검토하고 구조선과 광상간의 공간적 상관성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.230-230
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• 2004

지능 기계 개발을 위한 센서의 지능화는 주변 환경에 대한 인식, 새로운 지식의 창조 및 다른 기계와 지식의 교환 등의 기능을 갖는 것으로 접근된다. 센서의 지능화를 위해서는 센서에 대한 정보의 모델링과 행동의 모델링이 필요하다. 특히 행동의 모델링은 센서가 제공하는 서비스 기반의 접근에 대한 확장이다. 에이전트 입장에서 센서의 지능화는 에이전트의 특징인 자동화, 사회성, 환경 인식성 및 목표 지향성의 실현이다.(중략)